简介：为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明：该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。
简介：为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求，提出了一种机器视觉／数字地图／CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法，建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息，还包括机器视觉／数字地图／SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助，使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明，该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息，并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能，当GPS较长时间中断时，通过SINS／视觉／数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。
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